- •1. Некоторые проблемы теории и методологии социологических исследовании 3
- •2. Программа теоретико-прикладного социологического исследования 28
- •3. Первичное измерение социальных характеристик 55
- •4. Методы сбора данных 87
- •5. Анализ эмпирических данных 144
- •6. Организация исследования 189
- •1. Некоторые проблемы теории и методологии социологических исследовании
- •1. О предмете социологии
- •К истории развития предмета социологии
- •О марксистской ориентации в социологии
- •Каков же предмет социологии?
- •Структура социологического знания
- •3. Методология
- •4. Методы, техника, процедуры
- •Методы способы сбора и анализа информации о социальных фактах
- •Совокупность специальных приемов для эффективного использования соответствующих методов
- •2. Программа теоретико-прикладного социологического исследования
- •3. Уточнение и интерпретация основных понятий.
- •4. Предварительный системный анализ объекта исследования.
- •6. Принципиальный (стратегический) план исследования.
- •1. Проблема, объект и предмет исследования
- •2. Определение цели и задач исследования
- •3. Уточнение и интерпретация основных понятий
- •4. Предварительный системный анализ объекта исследования
- •5. Выдвижение рабочих гипотез
- •6. Принципиальный (стратегический) план исследования
- •7. Программные требования к выборке
- •8. Общие требования к программе
- •3. Первичное измерение социальных характеристик
- •1. Конструирование эталона измерения - шкалы
- •Поиск эталона измерения
- •Способы проверки процедуры первичного измерения на надежность
- •Пример расщепления шкалы для оценки уровня удовлетворенности специальностью
- •2. Общая характеристика шкал
- •Простая номинальная шкала
- •Частично упорядоченная шкала
- •Порядковая шкала
- •Построение ранговой шкалы способом попарного сравнения ранжируемых объектов
- •Метрическая шкала (равных интервалов)
- •Шкала пропорциональных оценок
- •3. Поиск однонаправленного континуума в шкалах гуттмана (упорядоченная номинальная шкала)
- •4. Использование судей для отбора пунктов в шкалу равных интервалов терстоуна
- •5. Четыре важнейших ограничения квантификации первичных социальных характеристик
- •4. Методы сбора данных
- •1. Прямое наблюдение
- •Что наблюдать?
- •Пути повышения надежности данных наблюдений
- •Место наблюдения среди других методов сбора данных
- •2. Документальные источники
- •Проблема достоверности документальной информации
- •Приемы качественно-количественного анализа документов
- •Оценка метода документального анализа
- •3. Анкетные опросы и интервью
- •Разновидности опросов
- •Повышение надежности информации
- •Конструкция вопроса и интерпретация ответа
- •С х е м а 20 Комбинация основного и контрольных вопросов
- •Специфика анкетного опроса
- •Особенности интервьюирования
- •Общая оценка возможностей метода опроса
- •4. Некоторые психологические процедуры
- •Психологические тесты
- •Проективная техника
- •Образец шкал семантического дифференциала (применительно к восприятию понятия «работа*)
- •Тесты на выявление личностных диспозиций
- •Социометрическая процедура
- •5. Анализ эмпирических данных
- •1.Группировка и типологизация
- •2. Поиск взаимосвязей между переменными
- •Модель перекрестной группировки двух дихотомических признаков п н р для расчета коэффициента ассоциации Юла
- •К познавательным (п) и развлекательным '(р) программам
- •Взаимосвязь интересов телезрителей
- •Т а б л и ц а 126 Взаимосвязь между уровнем образования (о) и интересом к программам
- •3. Социальный эксперимент как метод проверки научной гипотезы
- •Частотное выравнивание индивидуальных характеристик в контролируемом эксперименте (в %)
- •Выравнивание индивидуальных характеристик в контролируемом эксперименте методом квоты (в %)
- •Логика эксперимента «якобы до — после» с контрольным объектом
- •4. Анализ данных повторных и сравнительных исследовании
- •5. Последовательность действий при качественно-количественном анализе данных
- •6. Стратегия качественного анализа данных
- •Процесс исследования
- •6. Организация исследования
- •1. Особенности организации теоретико-прикладного исследования
- •Преобразование распределения индекса (схема 11) в упорядоченную номинальную шкалу из 4-х пунктов
- •2. Особенности методики и этапов развертывания прикладного исследования Условия и логика развертывания исследования Специфика прикладного исследования.
- •Специфика программы и организации прикладного исследования
- •Библиографический список
- •Приложение 2
- •Программа и пакет полевых документов опроса общественного мнения'
- •II. Задачи исследования
- •IV. Объект исследования
- •V. .Метод и методика исследования
Способы проверки процедуры первичного измерения на надежность
Следует иметь в виду, что операции повышения надежности первичного измерения, которые мы будем здесь рассматривать, используются лишь на стадии отработки инструмента измерения в процессе пилотажа. После окончательной проверки надежности построенных шкал и сбора данных на объектах исследования акцент контроля их достоверности переносится с первичного измерения на вторичные, т. е. комбинаторные процедуры, и так последовательно вплоть до обоснования достоверности и интерпретации итоговых выводов.
В целом же достоверность результатов исследования зависит от многих составляющих, начиная с того, насколько обоснована его общая концепция и все компоненты теоретико-методологического раздела программы, а далее — от качества исходных данных, системы их отбора, т. е. соответствия типа выборки (и ее организации) целям исследования, качества анализа данных и, наконец, от глубины интерпретации подученных зависимостей и связей4.
К сожалению, нет единообразия в толковании термина «надежность» применительно к социологической информации. Главная причина состоит в том, что одни авторы трактуют надежность слишком расширительно как качество всего исследования и, следовательно, его итогов, а другие, напротив, отождествляют надежность с тем или иным особым ее проявлением (например, с устойчивостью данных, их адекватностью целям исследования и т.д.).
Не останавливаясь здесь на дискуссии терминологического характера [88], заметим, что в строгом смысле слова понятие надежности измерения правомерно) относить именно к инструменту, с помощью которого производится измерение, но не к самим данным, подлежащим измерению. В отношении данных, как и заключительных выводов из исследования, правильнее говорить, что они достоверны (или относительно достоверны) и потому, что фиксированы надежным инструментом.
Возможны различные типологии приемов оценки надежности первичной информации, например, с точки зрения внешнего или внутреннего контроля данных, получаемых определенным способом. Мы будем пользоваться обобщающим понятием надежности инструмента измерения (и соответственно надежности данных, фиксируемых этим инструментом), имея в виду три составляющие:
(1) обоснованность, (2) устойчивость и (3) правильность измерения. Естественно, что и методы контроля на надежность рассмотрены в этих трех аспектах5.
Обоснованность шкалы заключается в том, что с ее помощью целенаправленно измеряют вполне определенное свойство или признак, не смешивая его с другими.
Предположим, при опросе телезрителей им предлагают указать, каким из перечисленных в прилагаемом списке передачам телевидение уделяет «слишком много», «достаточно» и «слишком мало» времени. Если с помощью этой трехчленной шкалы исследователь намерен фиксировать среднее время, отводимое телепередачам, его измерение будет необоснованным. В действительности он измеряет отношение людей к данным передачам, а не объем времени, отводимого для их трансляции. Обоснованное измерение объема времени на передачи разного типа — документальный анализ «сетки» программ телевидения.
Чтобы повысить обоснованность измерения, используют ряд технических приемов.
(1). Наиболее простой способ — логические рассуждения на основе опыта и здравого смысла.
Обратимся к примеру из обследования, проведенного Б. М. Фирсовым. Задача: определить среднюю интенсивность просмотра телепередач путем массового опроса телезрителей.
Первый вариант построения шкалы был таков. Вопрос: «Сколько приблизительно часов в день Вы проводите у телевизора?». Шкала для ответа содержала пять интервалов: (не больше 1 часа) — (от 1 до 2 часов) — (от 2 до 3 часов) — (от 3 до 4 часов) — (свыше 4 часов).
Путем логических рассуждений были высказаны следующие сомнения в обоснованности такого метода. Следует указать день просмотра телепередач: будний, субботний или воскресный. Иначе неясно, какой из дней зритель выберет за эталон оценки. Не спасет положения и вопрос, сколько в среднем часов в неделю зритель проводит у телевизора, так как люди не привыкли думать в «средних» величинах.
Значит, надо поставить вопрос так, чтобы: а) выделить дни недели и б) указать понятный для зрителя эталон оценки. Поэтому более удачный вариант построения школы для решения той же задачи следующий [268. С. 142].
Первый вопрос: «Сколько дней в неделю Вы, как правило, смотрите телевизионные передачи?»
1) почти все дни недели;
2) 3 или 4 дня в неделю;
3) 1 или 2 дня в неделю;
4) меньше, чем один раз в неделю, Т. е. не Каждую неделю;
5) в сущности, совсем не смотрю.
Второй вопрос: «Не могли бы Вы приблизительно оценить, сколько в среднем часов Вы проводите у телевизора в тот день, когда смотрите передачи?». Сделайте отметку в каждой строке.
|
вр ёмя просмот ра
|
||||
Дни недели
|
не больше 1 часа
|
от 1 до З часов
|
от 2 до 3 часов
|
от3 до 4 часов
|
свыше 4 часов
|
|
|||||
В будние дни
|
-
|
—
|
—
|
-
|
-
|
В субботу
|
—
|
' -
|
-
|
—
|
—
|
В воскресенье
|
—
|
-
|
V-
|
—
|
—
|
Теперь, пользуясь простыми арифметическими действиями, можно рассчитать «среднепросмотровое» время за неделю и составить шкалу.
Обозначим а число дней в неделю, уделяемых просмотру телепередач. Числовые индикаторы ответов на первый вопрос взяты как средние эмпирически полученных интервалов (в числе дней просмотра), а именно: 6; 3,5; 1,5; 0,7; 0.
Обозначим и как количество часов, затраченных на просмотр телепрограмм в определенные дни (ответы на второй вопрос) также по средним: 4,5; 3,5; 2,5;1,5; 1.
Обозначив будние дни как d, субботние s, воскресные w, рассчитаем средне-просмотровое время за неделю Т:
Для телезрителя, который в ответе на первый вопрос пометил «З или 4 дня в неделю», в ответе на второй указал «до 1 часа» в будни и «от 2 до 3 часов» в субботу и воскресенье, среднепросмотровое время исчисляется по формуле:
Заметим, однако, что логические рассуждения наподобие Приведенных выше повышают обоснованность, но не являются прямым доказательством того, что мы меряем искомое свойство.
(2), Тест по «эталонной группе» — более сильный прием проверки инструмента на обоснованность. Смысл проверки — в сопоставлении данных, полученных путем измерения по шкале, с достоверными сведениями об объекте измерения.
Так, шкала на отношение к соблюдению норм права обосновывается опросом осужденных правонарушителей в сравнении с «эталонной» группой законопослушных граждан. Дихотомизация полярных групп по шкале должна совпадать с фактической поляризацией эталонных групп в пределах допустимой ошибки, величина' которой зависит от задач исследования. '
(3). Поиск независимого критерия как разновидность внешнего, контроля надежности для измерения того же самого объекта или свойства.
Если подключить к телевизионному приемнику прибор, регистрирующий время его работы, и сопоставить показания прибора с результатами опроса о частоте и длительности просмотра телепрограмм, можно точно установить обоснованность данных опроса.
Не имея такой возможности, Б. М. Фирсов сопоставлял сведения, полученные по шкале среднепросмотрового времени, с данными по другой шкале, названной «изменение привычек» (табл. 1) [268. С. 107]. Последняя конструировалась по ответам на вопрос; «Придется ли Вам в случае длительного отсутствия телевизора менять свои привычки, способ проведения досуга, жизненный уклад?». Берем два крайних варианта ответов по второй шкале, отбрасывая промежуточные (в процентах к численности представителей каждого типа, т. е. по строке).
Очевидно, что шкала «увлеченности», полученная как вторичная группировка данных среднепросмотрового времени Т, высоко согласуется со шкплой «привычек» и, следовательно, может считаться вполне обоснованной7.
(4). Использование метода судей для отбора пунктов шкалы. Сомнения в обоснованности возникают уже на стадии первоначального отбора пунктов шкалы. В каких единицах считать время просмотра телепередач? В днях, часах, в частоте просмотров? Какие понятия выбрать для построения шкалы?
Таблица1 Обоснование шкалы увлеченности телевидением по независимому критерию
|
Шкала "изменения прнпычек"
|
|
Шкала ,,увлеченности" по средне-просмотровому времени в неделю
|
,,Думаю, что придется изменить привычки"
|
,,В моей жизни ничего не изменяется"+,,Вряд ли что изменится в моей жизни"
|
т1—"Весьма умеренные"(до 3 час.)
|
15,8
|
11,7+34,4=46,1 ,
|
Т2—"Умеренные" (от 3 до 10 час.)
|
36,1
|
6,0+31,3—37,З
|
Тз—"Увлеченные" (от 10 до 15 час.)
|
48,7
|
5,5+22,9=28,4
|
Т'4—"Весьма увлеченные" (от 15 до 17 час.)
|
60,0
|
1,6+17.0=18,6
|
Эти вопросы лучше всего доверить решению компетентных судей. В нашем случае ими являются типичные телезрители, которые будут представлять как бы микромодель осиовион массы опрашиваемых. В этом смысле «судейство» как способ контроля обоснованности шкалы надо отличать от опроса экспертов— профессиональных специалистов в данной области.
Численность судей зависит от меры однородности или разнородности выборочной совокупности основного обследования. Так, при построении шкал на отношение к досуговым занятиям мнбпия мужчин и женщин об одних и тех же занятиях будут существенно разными. Рекомендуется отобрать для судейства половину судей из женщин, половину — из мужчин. Не меньшее значение в данном случае будут иметь уровень образования и род занятий. Для компоновки судейской группы используют метод квоты, т. е. устанавливают пропорции судей, выражающих позиции разных група респондентов в предполагаемой выборке.
(5). Один из широко используемых приемов внутреннего контроля обоснованности — совмещение нескольких показателей для регистрации определенного одного свойства или построение индекса. Типы индексов крайне разнообразны. Они широко используются в психологических тестах, в социально-экономических исследованиях и демографии. Суть индексной обоснованности в том, что, согласно гипотезе, данному свойству находится множество его проявлений, для каждого из которых формируют отдельную шкалу. Затем измерения по частным шкалам либо суммируются, либо из них образуют логические конструкции, как это было сделано в показателе «логический квадрат» для построения производной шкалы удовлетворенности работой (см. с, 164).
Вполне справедливо выделяют два существенно разных^ аспекта обоснованности: теоретический и эмпирический. Первый непосредственно связан с содержательными посылками исследования и предполагает установление значимых связей с широким классом ситуаций, предсказываемых теорией, второй требует доказательства надежной регистрации данных в сравнительно узком секторе, в частном проявлении изучаемых объектов. «Если валидность (синоним обоснованности — В. Я.) эмпирическую через измерение обеспечивают, — заключает В. И. Паниотто, — то валидность теоретическую только проверяют, т. е. уточняют область валидности методики, границы интерпретации получаемых материалов» [191. С. 109].
Устойчивость измерения выражается в однозначности информации, которую мы извлекаем с помощью данной процедуры. Нередко устойчивость ошибочно отождествляют с надежностью процедуры в целом. И хотя последняя зависит не только от устойчивости, но также от обоснованности и правильности операций, подобное смешение не случайно: проверка инструмента на устойчивость — важнейшее условие его надежности.
1) Наиболее распространенный прием контроля на устойчивость — повторное измерение. Один и тот же объект измеряется дважды с двух-трехнедельным временным интервалом и с помощью одинаковой процедуры. Шкала считается устойчивой, если совпадения между первой и второй сериями измерений будут достаточно высокими. В отличие от проверки на устойчивость измерения физических объектов социолог или психолог сталкивается здесь с особой проблемой — влиянием психологической установки человека, возникающей после первого замера. Люди могут намеренно или непроизвольно подгонять данные второго замера к предыдущим. Или же, напротив, интуитивно сопротивляясь повторному эксперименту, они покажут новые результаты.
Чтобы устранить такой дефект, используют контрольную группу (см. гл. 5, С. 223—229). Простейший же способ снять влияние установки первого замера — производить повторный замер спустя достаточное время после первого (например, две недели) и на достаточно большой выборке испытуемых (около 50 человек). Составив таблицу замеров для всех обследуемых, мы далее анализируем, какова общая устойчивость данных и от чего зависят отклонения между двумя замерами (табл. 2, пример Г. И. Саганенко).
Таблица 2
Сравнение данных двух последовательных замеров: оценка совпадения (+) и несовпадения (—) результатов в дихотомической шкале
|
Обследуемые всего, N=50 чел.
|
Итог по строке
|
||||||
Пункты шкалы
|
А
|
Б
|
В
|
Г
|
...п
|
(+)
|
(-)
|
% совпадений
|
1
|
+
|
+
|
-
|
+
|
+
|
45
|
5
|
90
|
2
|
+
|
-
|
+
|
+
|
+
|
44
|
6
|
88
|
3
|
—
|
+
|
—
|
-
|
-
|
25
|
25
|
50
|
4
|
+
|
+
|
+
|
—
|
+
|
42
|
8
|
84
|
5
|
+
|
+
|
+ т-
|
—
|
+
|
46
|
4
|
92
|
6
|
+
|
+
|
-
|
+.
|
+
|
41
|
9
|
82
|
15
|
+
|
+
|
—
|
+
|
+
|
45
|
5
|
90
|
Итог по (+)
|
14
|
14
|
9
|
10
|
13
|
635
|
|
90
|
колонке (—)
|
I
|
1
|
6
|
5
|
2
|
|
115
|
|
При повторных измерениях используют различные оценки устойчивости (Данных, одна из которых — это процент полных совпадений ответов на серию вопросов в двух последовательных пробах методики. Соответствующая формула:
где в числителе п — количество полностью совпавших пар ответов, а в знаменателе N — общая численность испытуемых, р — процент устойчивости.
вости исходных данных.
Однако ее можно повысить, заменив некоторые пункты, в частности № 3, по котором обнаружен наибольший разброс (всего лишь 50% совпадений). Основной критерий устойчивости информации — анализ данных по строке. Если анализировать эти итоги по колонкам, найдем, что некоторые субъекты (В и Г особенно) дали большой разброс, а некоторые (А и Б) — почти не дали разброса. Те пункты шкалы, в которых обнаружено несовпадение даже у весьма «устойчивых» субъектов, должны быть переформулированы.
Другим весьма полезным показателем полной устойчивости является мера сдвига, оцененная как среднеарифметическая ошибка различения градаций шкалы. Этот показатель обозначает, какую долю градации данной шкалы (в среднем) все испытуемые как бы не улавливают, т. е. каковы истинные границы различения градаций.
Та 6 л и ц а §
Сравнение данных двух последовательных замеров в трёхчленной шкал* (N=28 чел.)
Ответы в I пробе о замятиях на досуге
|
0тветы во II пробе |
Всего
|
||
,Привл." (1)
|
,, Не очень"' (2)
|
,,Непривл." (3)
|
||
,, Данное занятие привлекательно" (1)
|
7
|
3
|
—
|
10
|
,,Не очень привлекательно" (2)
|
4
|
в
|
1
|
11
|
,,Занятие непривлекательно" (3)
|
. —
|
3
|
4
|
7
|
Всего
|
11
|
12
|
5
|
28
|
Например, уточним среднеарифметическую ошибку в различении трехчленной школы согласия — несогласия с каким-то суждением (пусть это будет суждение о привлекательности некоторого занятия на досуге). Приведем схему (табл. 3) и расчеты, используя данные таблицы Г. И. Саганенко.
В испытании участвует 28 человек, из которых 17 полностью повторяют свои оценки данного занятия в обеих пробах (сумма по диагонали схемы:
7+6+4=17), а остальные 11 испытуемых дают разные ответы в двух пробах. Для оценки искомой ошибки вычисляем отличия ответов респондентов как сдвиги между II и I пробами, например, во II пробе из тех, кто в I пробе ответил «занятие привлекательно», 3 человека сообщили, что оно «не очень привлекательно», т. е. это разность (2—1) 3. Теперь суммируем все разности в ответах и получим меру среднеарифметической ошибки различения пунктов градации данной шкалы
Значит, среднеарифметический «сдвиг» в оценке по' трехчленной шкале составляет около 40% одного ее деления, т. е. менее половины деления, что в общем, можно признать удовлетворительным, хотя и не идеальным. (Ниже, говоря о правильности измерения, мы покажем, как можно было бы уменьшить эту ошибку).
Рассматривая устойчивость как воспроизводимость результатов измерений, можно использовать и иные показатели ее меры [193, С. 33—34], например, обычные расчеты корреляции итогов двух последовательных измерений* Показатели, рекомендуемые Г. И. Саганенко, представляются нам наиболее адекватными и наглядными.
Какая же мера устойчивости удовлетворительна? Это за"висит от существа измеряемого свойства, его значимости для целей и задач исследования. В принципе для немногочленной шкалы среднеарифметическая ошибка различения градаций в 40% ее деления невысока, а соответствующая мера устойчивости (100%— 40% ==60%) вполне достаточна, ибо не перекрываются границы между двумя соседними интервалами шкалы. Если неустойчивость составила не 40%, а 60%, т. е. более половины деления шкалы, то ошибка была бы явно недопустима, ибо в среднем испытуемые не различают две соседние градации из трех.
Для многочленных шкал, например из 10 градаций, ошибка в 60% одного деления не слишком велика, так как перекрываются от деления из 10, т. е. не 2/3, а 0,2 общей «длины» шкалы. если при обработке данных градации укрупнить, объединяя две соседние, то ошибка минимизируется до вполне уверенного уровня устойчивости.
Помимо показателей полной устойчивости шкалы, возможны также показатели ее относительной устойчивости. Они полезны при сравнении разных шкал, например, для выбора из нескольких вариантов наиболее правильной и точной шкалы (о чем говорится также в этом же разделе) или для того, чтобы сопоставить уровни устойчивости измерения разных свойств, каждое из которых фиксируется шкалами разного типа и разной степени дробности.
Но прежде всего показатели следует соотносить с уровнем реальной стабильности — изменчивости изучаемого объекта из-)яемых свойств.
2) Использование нескольких лиц для измерения данного свойства. Случается, что шкала неустойчива потому, что ее пункты произвольно интерпретируются самими исследователями. В особенности это характерно для шкал качественной классификации объектов. В таких (номинальных) шкалах группы объектов классифицируют с помощью описания всех качественных признаков, по которым каждый объект относится к определенному пункту шкалы —
Предположим, что выделено несколько признаков (с соответствующими индикаторами) для отнесения общественной деятельности в высшую категорию по уровню активности. Чтобы выполнить эту операцию однозначно, нужно убедиться, что признаки о различимы и при соотнесении видов деятельности с пунктами не возникает путаницы.
В этом случае объект измеряют одновременно несколько (минимум трое) лаборантов, использующих единую процедуру. Если данные, полученные разными лаборантами, высоко согласуются, шкала устойчивая, если нет — неустойчивая, и мы начинаем искать другую, более приемлемую размерную величину. Причина неустойчивости шкалы — в плохом отборе индикаторов.
3) Наконец, третий прием контроля эталона измерения на устойчивость — «расщепление шкалы». Шкала раздваивается на две половины. Если окажется, что измерения по каждой из них совпадают, их можно рассматривать как равноценные шкалы, суммировать данные и впредь пользоваться одновременно обеими половинами, образующими теперь единую и более надежную шкалу, чем каждая из ее составляющих.
Покажем технику «расщепления» на примере. Возьмем объектом измерения уровень удовлетворенности рабочего своей специальностью. Данные получаем путем анкетного опроса.
Проектируем две шкалы, пункты которых будут отвечать одному из пяти уровней удовлетворенности специальностью (схема 5). Каждому уровню соответствуют два суждения. Нечетные пункты образуют одну, а четные '- другую половину испытываемой шкалы.
С х е м а 8